from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# 选择一个预训练的情感分析模型
model_name = "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"

# 1. 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 2. 加载分类模型
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# 3. 输入句子
text = "I don't love using Hugging Face models!"

# 4. 编码文本（人类语言 -> token id）
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 5. 模型推理（机器语言 -> 分类结果）
with torch.no_grad():  # 关掉梯度计算，加快推理
    outputs = model(**inputs)

# 6. 获取预测分数
logits = outputs.logits
predicted_class_id = torch.argmax(logits, dim=1).item()

# 7. 输出结果
labels = model.config.id2label
print(f"文本：{text}")
print(f"预测类别：{labels[predicted_class_id]}")
#正面情绪 POSITIVE   NEGATIVE负面情绪     AutoModelForSequenceClassification 分词器